google-agents-cli-observability
稼働中のエージェントを見る 4 段（追跡・記録・分析・外部サービス）から選ばせて用意する。順序を間違えると Terraform が整合しなくなる
npx skills add google/agents-cli/google-agents-cli-observability入れる前にこのスキルがすること・注意点・SKILL.md の原文を確かめてください。解析は安全性の判定ではありません。
- インストール
- 530,752
- 実用度
- 77
- GitHub star
- 6,312
- 最終更新
- 2026/11/5
頼み方の例
そのままコピーして使えますgoogle-agents-cli-observabilityを使って、このエージェントに追跡を入れる手順を整理してください。まず何が追加の設定なしで動くのか、どこから Terraform が要るのかを分けて示してください。適用はまだしないでください。
対象のファイルや状況は、ご自身の作業に合わせて置き換えてください。
このスキルがすること
SKILL.md の記述から機械的に抽出- 外部通信・シェル実行・ファイル操作の記述は見つかりませんでした
これは安全性の判定ではありません。 SKILL.md にそう書かれているという事実だけを並べています。実際に問題があるかは使い方と文脈で決まるため、当サイトでは断定しません。導入前に SKILL.md の原文を確認してください。
SKILL.md の規模
この解説は再確認中です。 2026年11月7日に原本（SKILL.md）が更新されており、以下の解説が現在の内容と合っていない可能性があります。最新の内容は GitHub の SKILL.md を確認してください。
いつ使うか
配置したエージェントが本番で何をしているかを見たいときです。
扱うのは Cloud Trace、プロンプトと応答の記録、BigQuery でのエージェント分析です。そして外部サービスとの連携（AgentOps、Phoenix、MLflow など）です。本文はこの 4 段を表にし、どれが要るかを利用者に聞けとしています。Cloud Trace は常に動いていて、残りは足していく形です。
何が無料で何に準備が要るかを冒頭で分ける
本文の最初の注記が親切です。
| 機能 | 準備 |
|---|---|
| Cloud Trace | そのまま動く。インフラの用意は不要 |
| プロンプトと応答の記録 | Terraform で資源が要る |
| BigQuery でのエージェント分析 | 同上 |
必要な資源も具体的
サービスアカウント、GCS のバケット、BigQuery のデータセット。agents-cli infra single-project --apply --project PROJECT_ID で用意します。BigQuery でのエージェント分析は、雛形を作るときの --bq-analytics で入れる任意の仕組みです。
まず追跡だけ見て、必要なら記録を足すという順序が取れます。
言語による差も明記されている
Go のプロジェクトでも BigQuery の仕組みは入ります。ただし GCS への出力と BigQuery の分析プラグインは、Python だけです。
★順序を間違えると戻せない
このスキルで最も重要な部分です。本文に配置の順序の表があります。
Terraform で観測を管理しない
agents-cli deploy をそのまま実行する（どの配置先でも可）
Terraform で観測を管理する
先に agents-cli infra single-project --apply、そのあと agents-cli deploy
先に配置してしまった場合は、あとから Terraform を適用するなと書かれています。Agent Runtime では Terraform が実行環境全体（サービスアカウント、配置の仕様、環境変数）を所有するので、あとから適用すると整合できないためです。
先に配置してしまったときの逃げ道は 2 つ
配置を消してやり直す
代償: 既存の配置を削除する
SDK 配置のまま使う
deploy --update-env-vars で環境変数を足す。代償: IAM の役割を手で付ける
後者で必要な役割まで列挙されています（roles/storage.admin、roles/logging.logWriter、roles/cloudtrace.agent、--bq-analytics で作ったなら BigQuery の 2 つ）。この形では、Terraform が管理する環境変数は使えません。
配置の手順は google-agents-cli-deploy にあります。
同梱の資料が 4 件
cloud-trace-and-logging.mdTerraform が作る資源、環境変数、確認のコマンドbigquery-agent-analytics.md分析プラグイン、GCS への退避、道具の出どころadk-docs.mdADK の公式文書のうち、取りに行くページfeedback-mechanism.md利用者からの評価を受ける口の作り方
4 番目が実務的です。利用者の「良かった・悪かった」を受けるエンドポイントを作り、構造化したログを BigQuery へ流す。その結果は評価の材料になります（google-agents-cli-eval）。
使わないほうがいいとき
配置していないなら見るものがない
先に google-agents-cli-deploy です。ただし順序の注意だけは配置の前に読んでください。
雛形が無い場合は設定の置き場がない
scaffold が先です。
配置の設定そのものには使えない
説明文が名指しで除外しています。
出来の良し悪しを測るなら別物
そちらは google-agents-cli-eval です。観測は「何が起きたか」、評価は「良かったか」です。
注意点
解析で見つかった記述
SKILL.md の解析では、シェルコマンドを実行する記述が見つかっています。同梱ファイルは 4 件です（2026-10-23 確認）。
プロンプトと応答が保存される
本文の表では、プロンプトと応答の記録は手元では無効、配置すると有効です（Python の ADK の雛形）。追跡（trace）のほうには既定で内容を載せません。GCS と BigQuery への記録を止めるには、LOGS_BUCKET_NAME などの設定を外すと書かれています。
確認の観点はスキルを入れる前に確認することにまとめています。
費用が発生する
GCS の保存、BigQuery の保存と問い合わせ、Cloud Trace の取り込み。記録は量で効いてきます。本文の困ったときの表にも「観測の費用が高い」の行があり、内容の記録を切る、BigQuery の保持を短くする、使わない段を切る、が挙がっています。
Terraform が IAM を変更する
サービスアカウントに役割を付与します。適用の前に計画を読んでください。
順序を間違えると資源を作り直すことになる
Terraform で観測を管理するなら、インフラの用意が配置より先です。逆にした場合は、配置を消してやり直すか、手で環境変数と IAM を整えることになります。
言語による差がある
GCS への出力と BigQuery の分析プラグインは Python だけです。
google/agents-cli の 7 件は同じインストール数
同じリポジトリが配る 7 件（adk-code deploy eval observability publish scaffold workflow）は、どれも 504,564〜505,897（2026-10-21 の上流集計）の中に収まっています。まとめて入る配布の形で、この数字は「このスキルが選ばれた回数」ではありません。
ライセンス
Apache-2.0（frontmatter に明記）。再配布や商用利用の前に公開元の表記を確認してください。
インストール数の推移
日次で記録9月18日 〜 11月7日（50日分）
この数字は「まとめて入った回数」かもしれません。同じリポジトリの 7 件がほぼ同じインストール数（ばらつき 0.1%）です。セットで導入される配布だと、1 件ずつ選ばれた数にはなりません。インストール数の読み方。
インストール数と 1 日あたりの増加は Skillselion が に集計した値です。上流の更新は数日おきなので、前日比ではありません。GitHub star と最終更新は に GitHub から取得しました。
併用すると強いスキル
よくある質問
何から始めればいいですか
Cloud Trace です。追加の設定なしで動くと本文に書かれています。
記録と分析は Terraform で資源を作る必要があるので、必要になってからで構いません。
配置したあとに観測を足せますか
Terraform で管理するなら面倒です。本文は配置のあとで Terraform を適用するなと書いています。Agent Runtime では Terraform のモジュールが実行環境を所有するためです。
逃げ道は 2 つありますが、片方は既存の実行環境の削除を伴います。配置の前にこのスキルを読んでください。
利用者の入力は保存されますか
記録が有効なら保存されます。Terraform で用意した配置では既定で有効です。プロンプトと応答が GCS と BigQuery に残ります。
機微な内容を扱うなら、保持期間と閲覧権限を先に決めてください。
Go でも同じことができますか
一部だけです。BigQuery の仕組みは入りますが、GCS への出力と分析プラグインは Python だけだと明記されています。
利用者の評価を集められますか
手順があります。 feedback-mechanism.md に、評価を受ける口を作り、構造化したログを BigQuery へ流す方法があります。
集めた結果は評価の材料になります。
対応しているエージェントはどれですか
Claude Code と Codex です。公開元の README が「Claude Code や Codex などのコーディングエージェントから起動する」と案内し、Claude Code 向けのプラグインの定義も置いています（2026-10-09 確認）。当サイトは公開元が明記しているものだけを「対応」として表示する方針なので、このスキルのページには両方が対応として出ます（指標の意味と限界）。| 1 | 7 件のインストール数は 504,564〜505,897（2026-10-21 の上流集計）| 当サイトの取り込み（上流の集計時点 2026-10-21）| 対象外 |